2027年のヒューマノイドロボット：Tesla、Figure AI、Agilityが導入を競う

ヒューマノイドロボットは、派手なデモンストレーションの段階を越え、実際の工場や倉庫へと進出している。だが、実際に成果を上げている企業はどこなのか。

10月26日、GXOとAgility Roboticsは、2027年初頭にヒューマノイドロボットの導入を米国の2つの追加施設へ拡大する計画を発表した。AgilityのDigitはすでにジョージア州の倉庫で10万個を超えるトートを移動させており、実環境での性能を示す定量的な証拠を提供している。

Tesla、Figure AI、Boston Dynamics、Apptronik、UBTechが商用化の拡大を目指すなか、2027年は、日常的な産業業務に対応できるヒューマノイドロボットと、なお実証を必要とするロボットの違いが明らかになる年になる可能性がある。

Agility Robotics、2027年に向けDigitの導入を拡大

次の GXOによる10月26日の発表によると、Digitロボットはノースカロライナ州ステーツビルとテネシー州レバノンにある同社施設へ導入される。両施設は電子商取引のフルフィルメントに対応しており、ロボットは反復的なマテリアルハンドリング作業を担う。

導入は2027年初頭にDigit 4で始まり、新モデルが商用提供されるとDigit 5へ移行する見込みだ。この合意は、2023年末の概念実証プロジェクトとして始まり、2024年6月に複数年の商業契約へ発展した提携を基盤としている。

ジョージア州フラワリー・ブランチにあるGXOの倉庫では、Digitがトートの移動や既存の自動化設備に隣接するコンベヤーへの配置など、反復的なマテリアルハンドリング作業を行っている。両社によると、Digitは同施設で10万個を超えるトートを移動させており、確立された物流業務の中でヒューマノイドロボットが有用な作業を実行できることを示している。

Agilityによると、Digitロボットは商用導入と顧客プログラムを通じ、実環境での稼働時間が累計6万5,000時間を超えた。この数字は複数のロボットと拠点を合算したもので、Digit 5が商用提供される前の同社の運用経験を反映している。単一のロボットや新たに発表されたDigit 5の稼働実績と解釈すべきではない。

Agilityの商業活動は、確立済みのGXOでの導入にとどまらない。

別の 10月26日の更新情報で、同社は特定の産業用途に焦点を当てた有償プログラムに参加する、さらに3社の企業向け製造顧客について説明した。顧客には、世界的大手自動車メーカー、自動車技術・部品サプライヤー、消費財メーカーが含まれる。Agilityは社名を公表しておらず、これらの有償プログラムを大規模な導入と混同すべきではない。

同社は、社名を明らかにした複数の企業顧客とも関係を築いている。

Toyota Motor Manufacturing Canadaはパイロットに続いて商業契約を締結し、Schaefflerは投資家であると同時に、自動車製造向けにDigitを導入しようとしている顧客でもある。農業機械メーカーのAGCOは10月、カンザス州ヘストンの生産施設でパイロットを実施する契約を締結し、作業は2027年に始まる見込みだ。

Mercado Libreは 商業契約を締結し、テキサス州サンアントニオのフルフィルメント施設にDigitを導入する。中南米の追加拠点への拡大の可能性もある。この契約は導入計画を定めるものだが、同拠点ですでにロボットが継続的な商業業務を始めたことを示すものではない。

これらの関係は、完了したパイロットや締結済み契約から、計画中の評価や運用導入まで、商用化のさまざまな段階を表している。Agilityの企業顧客基盤を強化する一方、すべての提携先でロボットが継続的な商業業務を行っていることを示すものではない。

Agilityはまた、商業的な協議を進めているか、顧客加速プログラムに参加している見込み顧客が30社を超えると報告した。同プログラムでは、企業が具体的な運用要件に照らしてDigitを評価し、導入の可能性に備えることができる。

同社によると、見込み顧客のパイプラインは製造、自動車、航空宇宙、防衛、物流、消費財にまたがる。ただし、こうした協議は30社すべてが導入契約を締結したことを意味しない。同社は、契約を締結しておらず、なお初期協議の段階にある防衛関連の下請け候補案件も2件特定した。

Agilityはまた、Digit 5について、契約上のマイルストーン、製品機能、仕様を条件とする、総額3億ドルを超える複数年の確約受注があると報告している。この数字は時間をかけて実現する可能性のある価値を表すもので、当期の売上高や、すでに納入されたロボットの台数ではない。

Digit 5は、より幅広い産業作業に対応できるよう設計されており、人の近くでより安全に動作し、倉庫や工場で柔軟に作業できるよう改良されている。Agilityは2027年前半に初期顧客への提供を開始し、年末までに一般提供することを目指している。

eWEEKが以前報じたように、 Digit 5はより長い稼働時間を目指している。バッテリーと充電機能を改善したためだ。Agilityにとって次の試金石は、レイアウト、作業量、運用要件が異なる複数のフルフィルメント環境や製造環境で、Digitが同等の性能を発揮できるかどうかになる。

導入に最も近いヒューマノイドロボット企業はどこか

複数の企業が重要なマイルストーンに到達しているが、その成果を直接比較することはできない。稼働時間、完了した作業、ロボットの納入、顧客パイロット、製造計画は、商用化の進展をそれぞれ異なる側面から測る指標だからだ。

公開された運用実績に基づくと、6社の中で継続的な倉庫への商用導入を示す証拠が最も強いのはAgilityだ。Figure AIは、BMWで完了した生産パイロットから相当な証拠を得てこれに続く。一方、UBTechは大きな販売数量を報告しているが、同等に詳細な公開運用実績の指標は不足している。

Boston Dynamics、Apptronik、Teslaは、それぞれ異なる商用化の道筋を進んでいる。製造、訓練、顧客開拓に関するマイルストーンは重要だが、継続的な外部での産業運用を直接比較できる証拠はまだ示していない。

こうした違いが重要なのは、稼働率、作業完了率、介入頻度、運用コストなど、企業が同じ指標を一貫して開示しているわけではないからだ。したがってこの比較は、ヒューマノイドロボット業界全体を独立監査した順位ではなく、公開されている証拠を反映している。

Figure AI：BMW、Figure 02からFigure 03へ移行

Figure AIは、稼働中の自動車工場でヒューマノイドロボットが反復的な製造作業を実行できることを実証した。 BMWの生産結果によると、2026年2月に公表された結果で、Figure 02は2025年のパイロット期間中、サウスカロライナ州スパータンバーグにある自動車メーカーの施設で生産を支援した。

約10カ月間、ロボットは次の作業を行った。

• 板金部品を9万点超取り扱った。
• 稼働時間は約1,250時間に達した。
• BMW X3を3万台超生産する作業を支援した。
• 通常の生産シフト中に、反復的な位置決め作業を実行した。

BMWによると、Figure 02は週5日、1日10時間のシフトで稼働し、溶接用の部品を取り出して位置決めした。実際の生産環境で再現性のある作業を行う必要があったため、短時間のデモンストレーションを超える内容だった。ただしBMWは完了したプロジェクトをパイロットと説明しており、その結果は恒久的かつ大規模な導入を示すものではない。

BMWとFigure AIは現在、スパータンバーグでFigure 03を使い、より複雑な物流シーケンシング用途を検討している。 6月25日の発表でBMWは、Figure 03が仕分けされていない容器から部品を取り出し、組立ステーションへ届けるための台車に整理するワークフローを説明した。

その後Figure AIは、 Figure 03が6月30日にBMWのスパータンバーグ工場でシーケンシングのワークフローを実行する様子を実演した。デモでは、ロボットが部品を操作し、体の位置を調整し、作業エリア内で車輪付きの台車を移動させた。

このデモは、より複雑な産業作業に向けた進展を示すものだが、Figure AIとBMWは、Figure 02のパイロットで得られたものと同等の、Figure 03の継続的な生産実績を開示していない。この違いは重要だ。ワークフローの実行に成功したことだけでは、ロボットが生産シフトをまたいで継続的に作業できるとは証明できないからだ。

9月30日の 発表で、Figure AIは、Figure 02のフリートの大半を廃止し、独自ハードウェアを保護するためロボットを溶解処分したと説明した。一部は保管している。

同社によると、Figure 03のフリートが拡大するなか、旧フリートを維持することはもはや現実的ではなかった。またFigureは、各ロボットの分解に必要な時間が、後継プラットフォームとして計画しているFigure 04の開発を遅らせることになるとも説明した。

この決定は、BMWのパイロットから得た教訓を基に、より新しい世代のハードウェアへ移行するFigure AIの広範な方針を反映している。ただしFigure 03は、前モデルと同じように公開された生産実績をまだ示しておらず、2027年には顧客環境で継続的な性能を発揮できるかが重要なマイルストーンになる。

これとは別に、BMWはドイツのライプチヒ工場でHexagon RoboticsのAEONヒューマノイドロボットを試験している。 BMWのライプチヒに関する概要によると、このプロジェクトは高電圧バッテリーの組立や部品製造などに焦点を当てている。Figure AIがスパータンバーグで進める取り組みとは別のものだ。

eWEEKが以前、 BMWの工場AIプロジェクトに関する記事で検証したように、ヒューマノイドロボットの導入には、生産IT、安全チーム、業務プロセス、既存の自動化システム間の調整も必要になる。Figure AIにとって次の重要なマイルストーンは、より複雑なワークフローや生産環境で、Figure 03が前モデルの成果を再現し、さらに拡大できることを示すことだ。

Apptronik：Apollo 2、実環境の産業作業に向けて訓練

Apptronikは初期の顧客評価を越え、訓練とデータ収集の環境にApolloロボットを導入している。

2025年3月、 Mercedes-Benzは、Apolloロボットがベルリンのデジタル・ファクトリー・キャンパスでデータを収集していることを確認した。従業員は遠隔操作と拡張現実を使って生産に関する知識をロボットへ移転し、部品の搬送や初期品質検査などの作業を訓練した。

Mercedes-Benzは、Apolloがこれらの作業を自律的に実行できるようにすることを目指していると説明した。Apptronikは2026年6月、Apollo 2の発表と、拡張したRobot Park訓練プログラムによってこのアプローチを拡大した。

Apptronikの 6月30日の発表によると、Apollo 2のフリートは、同社のオースティン施設や顧客・提携先の拠点で実環境のデータを収集している。約9万平方フィートのオースティン訓練センターでは、製造、物流、小売などさまざまな産業用途に向けたロボット学習を支援している。

Apollo 2には二足歩行型と車輪付きベース型がある。ロボットは遠隔操作と自律実行を組み合わせて訓練データを収集し、そのデータはGoogle DeepMindとのGemini Roboticsモデルに関する取り組みや、次世代の商用プラットフォームであるApollo 3の開発を支えている。

この違いは重要だ。Apollo 2の活発な訓練運用は実環境での経験を示すが、ロボットが商業規模で産業生産の作業を独立して完了していることを示すものではない。Apptronikにとって次の大きなマイルストーンは、こうした訓練プログラムを、測定可能な生産性と信頼性を備えた継続的な顧客運用へ転換することになる。

Boston Dynamics：Atlas、産業訓練と顧客計画を拡大

Boston Dynamicsは、電動ヒューマノイドロボットAtlasを産業用途へ向けて進めている。

2026年1月、同社は Atlasの製品版を発表し、2026年に計画する導入先がHyundaiとGoogle DeepMindに確定していると説明した。この発表が示したのは予定された出荷であり、計画されたロボットがすべてすでに納入されたことを独立に確認したものではない。

Boston Dynamicsは、2027年には追加の顧客が加わるとも説明した。9月には同社が Robotics Metaplant Application Centerを開設し、ジョージア州サバンナ近郊にあるHyundai Motor Groupの製造キャンパスに設置した。Atlasロボットはすでに同所で、自動車部品の準備やシーケンシングなど、産業作業の訓練を受けている。

このセンターは、ヒューマノイドロボットをHyundaiの製造業務に統合するための試験・訓練環境として機能する。Boston Dynamicsは2027年、訓練プログラムを現在の施設の約10倍の規模になる新しい建物へ移す計画だ。この拡張は、より大規模なロボット訓練やデータ収集、将来の産業用途に向けた準備を支援することを目的としている。

同社はまた、製造、物流、航空宇宙、半導体、食品・飲料、ライフサイエンスなどの業界の顧客と、追加用途を検討する計画だ。こうした活動によってAtlasが実際の産業環境に触れる機会は増える可能性があるが、訓練センターの拡張を生産ラインへの導入と混同すべきではない。

Hyundaiは、製造工程における一部の部品シーケンシング用途について、2028年を目標に掲げている。このスケジュールは、工場環境でロボットを開発することと、通常の生産業務に統合することの違いを示している。

Atlasは工場での試験に入った。これは産業用途に向けた重要な一歩だ。2027年の焦点は、Boston Dynamicsが訓練と初期の顧客プログラムを、継続的で測定可能な運用へ転換できるかどうかになる。

Tesla：Optimus、2027年後半に外部顧客への提供を目指す

Teslaは、カリフォルニア州フリーモントの施設でOptimusの初期生産を増強し始め、同社が初の量産品質のヒューマノイドロボットと説明する機体を生産していると述べている。この主張はTeslaの 2026年第3四半期株主向け更新情報に記載され、10月21日に米証券取引委員会（SEC）へ提出された。

Teslaによると、Optimusの生産は製造ラインで始まっており、同社は現在の工程が商用生産に適していると考えている。ただし、開発の継続に伴い、ロボットのハードウェアと製造工程にはさらなる変更が加えられる見込みだ。

株主向け更新情報では、カリフォルニアにおけるOptimusの製造を初期生産の増強と位置付けている一方、同社が計画するテキサス州での製造拡張はまだ建設中だ。Teslaは、Optimusの生産台数や、外部顧客での稼働実績を第三者が検証した結果を公表していない。

Teslaの10月21日の 決算説明会で、CEOのElon Muskはこの取り組みを生産の初期段階と説明し、製造規模の拡大には時間がかかると注意を促した。同氏は、大量生産を予定する製造ライン向けの設備の多くはすでにフリーモントにあると述べた一方、生産量の増加には設計、製造、サプライチェーン上の課題を解決する必要があると強調した。

Muskはまた、ロボットの手、耐久性、AI能力に関する未解決の技術的問題も認めた。Teslaは2027年末ごろにTesla以外の企業への納入を目指しているが、これは確定した商用展開ではなく、同社の予測にとどまる。

Teslaの 最新のSEC提出書類では、大規模なOptimus生産に向けた準備と投資について別途説明している。こうした投資や、株主向け更新情報で報告された量産品質の機体は製造面での進展を示すが、Optimusがすでに外部顧客の施設で継続的な作業を行っていることを裏付けるものではない。

Teslaは、Agilityの累計稼働時間やFigureのBMWにおける製造実績に相当する第三者による稼働結果を公表していない。Optimusについて次に注目される大きな証拠は、外部環境への導入記録、再現可能な作業性能、コスト、保守、信頼性に関するより明確な情報になる。

多数のロボットを製造することには大きな意義があるが、商用化の準備が整っているかどうかは、最終的には納入後にロボットが何を達成できるかにかかっている。

UBTech：中国、ヒューマノイドロボットの納入拡大を報告

中国のロボットメーカーUBTech Roboticsは、Walkerヒューマノイドロボットの生産と納入を拡大している。 2025年11月の発表で、同社は数百台のWalker S2について量産と初回納入を開始したと説明した。

UBTechはまた、Walkerシリーズの受注額が8億元を超えたと報告した。発表で示された為替レートでは約1億1200万ドルに相当する。同社は、自動車製造、物流、工場運営などの産業用途を挙げている。

UBTechの 公式中間決算によると、8月28日に香港証券取引所へ提出された報告で、同社は2026年上半期に、フルサイズの身体性知能ヒューマノイドロボット製品・サービス事業で921台の販売台数を記録したと説明している。この数字は、産業、商業、教育、コンパニオン用途に対応する製品ポートフォリオ全体のものであり、工場に導入されたWalkerロボット921台を意味するものではない。

同社のフルサイズ身体性知能ヒューマノイドロボット製品・サービス部門の売上高は約5億9030万元で、前年同期比1,445%増となった。この売上高には関連サービスも含まれており、921台の販売だけによる売上高と解釈すべきではない。

より広い製品カテゴリーには、車輪型の産業用ヒューマノイドCruzr Y1、商業・教育向けロボットWalker C1、コンパニオンロボットU1などが含まれる。これらの製品は異なる市場や用途に対応しているため、販売台数をWalkerロボット921台が産業作業を行っている証拠と解釈すべきではない。

UBTechは、資材搬送、仕分け、品質検査など、Walker S2の産業用途についても説明している。こうした報告された能力は、製造環境での取り組みを示す追加の証拠となるが、稼働時間や生産性について直接比較できる数値を示すものではない。

UBTechの業績は、商業販売と、同社のヒューマノイドロボット製品ポートフォリオ全体における産業用途の拡大を示している。

しかし、同社が開示した販売台数と部門売上高からは、顧客施設で継続的に稼働しているロボットの台数や、人間の介入が必要になる頻度、導入によって有利な運用コストが実現しているかどうかは分からない。より詳細で比較可能な性能指標があれば、企業の購入担当者は他のヒューマノイドロボット企業と並べて同社の進展を評価しやすくなる。

2027年の焦点は、納入の拡大が、より幅広い産業顧客における第三者確認済みの生産性へ結びつくかどうかだ。

eWEEKの調査：ヒューマノイドロボット競争をリードしているのはどこか

入手可能な証拠からは、ヒューマノイドロボットが産業環境で測定可能な進展を遂げていることが分かる。ただし各社は、商用化の異なる段階を進んでいる。

• Agility Roboticsは、比較した6社のなかで、継続中の商用倉庫導入について最も強力な裏付けを示している。DigitはAgilityの商用導入と顧客プログラム全体で6万5000時間を超える稼働時間を積み上げ、GXOのジョージア州施設では10万個を超えるトートを移動した。同社には有料の顧客プログラムや名称が明らかにされた企業契約も追加であり、2027年にはGXOへの導入を拡大する計画だ。
• Figure AIは、組立ラインでの相当な実績を示している。Figure 02は、9月にフリートの大半が廃止・破棄される前に、BMWで完了したパイロットにおいて9万個を超える部品を処理した。Figure 03はより複雑な物流シーケンシングのワークフローを実証しているが、継続的な生産実績を示すことが次の重要なマイルストーンとなる。
• Apptronikは、実環境での訓練プログラムを稼働させている。Apollo 2のロボットはRobot Parkと顧客施設でデータを収集しているが、継続的な自律生産の実績を示すことは別のマイルストーンになる。
• Boston Dynamicsは、Atlasによる産業訓練を開始している。同社のHyundai向けプログラムは実環境での経験を提供しており、2027年には訓練施設を大幅に拡張する計画だ。より広範な製造現場への導入は今後の目標となる。
• Teslaは、Optimusの初期生産を増強していると報告している。同社によると、フリーモントで初の量産品質の機体を製造しており、2027年後半には外部企業への納入を目指している。ただし、比較可能な第三者による稼働指標は公表していない。
• UBTechは、相当な商業販売と産業活動を報告している。初回のWalker納入、報告された8億元超の受注、2026年上半期の販売台数921台は、進展を示している。Walker S2の産業用途も関連するが、販売台数は複数のヒューマノイド製品カテゴリーにまたがっており、5億9030万元の売上高にはサービスも含まれる。より比較しやすい稼働性能の開示があれば、同社の産業導入の規模と生産性を明らかにする助けになる。

中心的な結論は、業界の進展を単一の指標で捉えることはできないということだ。稼働時間、完了した作業、ロボットの納入台数、製造能力、顧客からの受注はいずれも有用な情報を提供するが、それぞれ異なる成果を測定している。

ヒューマノイドロボットの拡大を妨げているものは何か

ヒューマノイドロボットは、歩行、バランス維持、物体操作、変化する環境への対応において能力を高めている。しかし、産業導入には、デモだけでは評価が難しい課題が伴う。

• 信頼性：企業には、頻繁な故障や人間の介入なしに、長時間にわたって作業を繰り返せるロボットが必要だ。
• 安全性：ヒューマノイドロボットは、適用される職場の安全要件を満たしながら、従業員、設備、車両の周囲で稼働しなければならない。
• 器用さ：不慣れな物体を操作し、正確な作業を実行することは、依然として技術的に難しい。
• 統合：ロボットは既存の製造設備、倉庫管理システム、業務プロセスに接続しなければならない。
• 運用コスト：購入価格は投資の一部にすぎない。保守、ソフトウェア、監督、充電、ダウンタイム、統合も総保有コストに影響する。

こうした課題が、現在の多くの用途が限定的で反復的な作業に集中している理由を説明している。従来型の産業用ロボットアームや自律走行搬送ロボットは、すでに多くの倉庫・工場業務を効果的に担っている。

ヒューマノイドロボットは、人向けに設計された施設で、特に既存の作業ステーション間を移動できる自動化を企業が求める場合に利点をもたらす可能性がある。ただし企業は、その利点が追加される複雑さに見合うことを示す証拠を必要としている。

2027年に企業が注目すべき点

企業のリーダーにとって、2027年のヒューマノイドロボット分野で最も重要な進展は、新たなデモンストレーションよりも運用性能を中心としたものになる可能性がある。数百台のロボットを受注・製造したと企業が発表することは進展を測る1つの指標だが、顧客が数カ月にわたる信頼性の高い作業、測定可能な生産性、許容できるコストを記録することは、別の指標となる。

この技術を評価する企業は、次の5つの問いに注目すべきだ。

1. 顧客による導入：初期パイロットを完了した後、企業は導入を拡大しているか。
2. 稼働性能：ロボットは、フルシフトを通じて、また条件が変化するなかでも、一貫して作業を完了できるか。
3. 人間の介入：従業員はどの程度の頻度で、機械を監督、リセット、支援する必要があるか。
4. 導入の経済性：生産性の向上は、購入、保守、統合、運用のコストを正当化できるか。
5. 作業の柔軟性：ロボットは、大規模な再訓練やハードウェアの変更なしに、有用な仕事の間を移動できるか。

こうした指標は、ヒューマノイドロボットが企業の自動化戦略に実用的な追加要素となるのか、それとも限られた用途向けの特殊なツールにとどまるのかを判断する助けになる。

ヒューマノイドロボットを検討する企業にとって、2027年はベンダーにより強力な証拠を求める年になるはずだ。パイロットを開始したり既存の導入を拡大したりする前に、企業のリーダーは、自社施設に近い条件下での稼働時間、作業完了率、人間の介入要件、総運用コストを記録した資料を求めるべきだ。

複数の顧客にわたってこうした数値を提示できる企業は、ヒューマノイドロボットが従来型の自動化を上回る実用的な利点を提供することを示すうえで有利になる。2027年のヒューマノイドロボットをめぐる決定的な物語は、どの企業が自社の機体について、日常の業務の一部になれるほど信頼性が高いことを証明できるか、になる可能性がある。

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